PENETAPAN TINGKAT PERSEDIAAN SPARE PART FORKLIFT MEREK KOMATSU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSEDIAAN SINGLE ITEM (Studi Kasus di PT United Tractors Tbk)

Transkripsi

1 PENETAPAN TINGKAT PERSEDIAAN SPARE PART FORKLIFT MEREK KOMATSU DENGAN PENDEKATAN MODEL PERSEDIAAN SINGLE ITEM (Studi Kasus di PT United Tactos Tbk) Wahid Ahmad Jauhai Juusan Teknik Industi Univesitas Sebelas Maet Abstact The contol and maintenance of inventoies is a poblem common to all entepises in any secto of a given economy. Two fundamental question that must be answeed in contolling the inventoy ae when to eplenish the inventoy and how much to ode fo eplenishment. The (Q,) inventoy models attempt to answe the two question unde a vaiety of cicumstances. Studies have shown, (1) that a company that ignoes lead-time demand vaiability may suffe geat financial damage, () that the gamma distibution povides the most common best fit to lead-time demand fo vaiety of inventoies items, (3) that a fixed lead-time demand assumption o a nomal appoximation to it will often yield significant eos (Namit and Chen, 1998).This eseach pefomed an efficient and accuate algoithm fo solving (Q,) inventoy model with gamma lead-time demand. Keywods : (Q,) inventoy model, lead-time demand, algoithm I. Pendahuluan Pesediaan meupakan asset yang cukup penting dai suatu oganisasi peusahaan. Dalam pengendaliannya, pelu dilakukan secaa cemat dan tepat guna meminimalkan biaya total pesediaan dan memaksimalkan kepuasan pelanggan. Dalam kenyataannya kebijaksanaan pengatuan pesediaan menghadapi bebeapa kendala yang meupakan tadeoff antaa meminimasi biaya total pesediaan dan memaksimalkan sevice level bagi pelanggan. Dalam suatu sistem pesediaan yang membolehkan tejadinya backode, pemintaan selama lead time meupakan ukuan yang penting dalam pengambilan keputusan. Peusahaan yang dalam opeasinya mengabaikan vaiabilitas dai pemintaan selama lead time akan mengalami keugian financial yang cukup signifikan (Vinson, 197 dalam Namit dan Chen, 1998). Sementaa itu banyak model itu banyak model-model pesediaan yang ada mengasumsikan bahwa pemintaan selama lead time dianggap tetap atau mengikuti distibusi nomal. Padahal dai bebeapa studi, ditemukan abhwa distibusi gamma meupakan distibusi yang paling umum dai pemintaan selama lead time (Bagchi, 1986 dalam Namit dan Chen, 1998). Dengan melihat kenyataan tesebut diatas maka dipelukan suatu kebijaksanaan pengendalian pesediaan yang mempehatikan distibusi pemintaan selama lead time. Penelitian ini membahas penetapan tingkat pesediaan spae pat foklift meek Komatsu yang mampu meminimalkan biaya total pesediaan dan meningkatkan sevice level.studi kasus dilakukan dengan meneapkan model pesediaan spae pat yang ada di liteatu pada sebuah peusahaan yaitu PT United Tactos. PT United Tactos meupakan salah satu distibuto esmi dan suppoting poduct alat beat khusus yang bemeek Komatsu. II. Tinjauan Pustaka Model inventoy (Q,) untuk kasus backode dapat difomulasikan sebagai beikut (Namit dan Chen, 1998) : λ λ K ( Q, ) = A + (1 / Q + µ ) + π xh ( x ) dx H ( ) (1) Q Q

2 Dimana : K ( Q, ) = expected annual total vaiable cost = eode point Q = ode quantity A = ode cost λ = expected annual demand I = inventoy caying chage in dollas pe dollas pe yeas C = cost pe item µ = expected lead time demand π = backode cost pe backodeed h(x) = pobability density function of lead time demand H() = pobability of stockout Dengan menotasikan η () sebagai expected numbe backode pe cycle, maka : η ( ) = xh( x) dx H ( ) () Dua pesamaan yang haus diselesaikan untuk mencai optimal ode quantity dan optimal eode point adalah : λ ( A + πη( )) Q = (3) dan Q H ( ) = (4) πλ Dengan mengasumsikan lead time demand x mengikuti distibusi gamma dengan ata-ata µ = / β maka dipeoleh : β 1 βx h ( x) = g( x, β ) = x e untuk x > 0 dan = 1,, (5) ( 1)! Sehingga esiko tejadinya stockout dapat dihitung : Dan () dimana H ( ) = g( x, β ) = G(, β ) (6) η dapat ditulis : η( ) = µ G( + 1, β ) G(, β ) (7) µ = / β Dengan mengintegal pasialkan pesamaan (7), dimana u = x 1 βx dan dv = e, kita dapat mencai G (, β ), cumulative distibution function dai g ( x, β ), yang mengikuti yang mengikuti suatu cumulative poisson distibution function : G(, β ) = g ( x, β ) dx = 1 i β ( β) e (8) i= o i! Kemudian pesamaan diatas dapat dinotasikan sebagai : 1β) = 1 i β ( β) e (9) i= o i! dan p( β) = 1 β ( β) e (10)! i= o

3 Sekaang H() dan η() dapat dinyatakan sebagai distibusi poisson : H ( ) = (11) η ( ) = ( µ ) β) (1) sehingga pesamaan (3) dan (4) dapat ditulis sebagai : λ { A + π[( µ ) β)]} Q = (13) Q dan 1β) = (14) πλ Untuk = 1, misalkan ketika lead time demand mengikuti distibusi eksponensial dengan paamete β, maka dan ( µ ) β) akan beubah menjadi : β 1β) = e (15) ( µ ) β) = 1 e β (16) β Dengan mensubsitusikan bagian kanan dai pesamaan (15) dan (16) ke bagian kii pesamaan (13) dan (14), maka didapatkan : 1 1 = ln + λa + (17) β πλ β β πλ β Q = e (18) Untuk > 1, kita subsitusikan pesamaan (13) untuk Q di pesamaan (14). Dengan melakukan tanposisi dan simplifikasi, pesamaan (14) dapat diubah menjadi : [ ( 1) β) ] λ{ A + π[( µ ) β]} = 0 πλ (19) Dengan menotasikan bagian kii pesamaan (19) sebagai f (), kemudian dengan f ( ), f ( ) dan 0, sebuah algoitma dapat disusun untuk menyelesaikan model tesebut. Algoithm Fo n=1,,3.., until satisfied, do : f ( n) Compute n + 1 = n f ( n) πλ 1β ) Compute Q = Compute = λ 1 λ + + ( Q, ) A Q µ + π ( µ ) 1β ) β Q Q K [ ] dimana : [ ] f ( ) = πλ P ( 1 β ) λ { A + π [( µ ) P ( 1 β ) + µ p ( β )]}

4 [( µ ) P ( + µ p ( β) ] f ( ) = ( πλ ) P ( λπ P ( = e β p ( β) = ( β ) e 1 β ( 1)! β β! 1 III. Metodologi Penelitian Ada bebeapa langkah atau tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini. Pada langkah awal dipelukan pengumpulan data yang behubungan dengan objek penelitian, yaitu spae pat meek Komatsu. Bebeapa data yang dipelukan diantaanya : data pemintaan histoies, data lead time, data pemintaan selama lead time dan biaya pengadaan spae pat. Setelah bebeapa data yang dipelukan tekumpul, maka petama kali yang dilakukan adalah melakukan pemilihan spae pat untuk diikutkan dalam pehitungan. Pada penelitian ini untuk memilih spae pat digunakan metode ABC. Kemudian dilakukan uji distibusi pemintaan selama lead time tehadap spae pat yang telah dipilih. Uji ini dilakukan untuk mencocokkan apakah data pemintaan selama lead time yang ada sudah sesuai dengan asumsi bedistibusi gamma yang dipakai dalam model pesediaan. Selanjutnya pehitungan eode point dan ode quantity dilakukan dengan menggunakan algoithma (Q,) policy yang dikembangakan oleh Kal Namit dan Jim Chen. Sedangkan untuk menghitung biaya total pesediaan dilakuakn dengan simulasi Monte Calo. IV. Hasil dan Pembahasan IV.1 Penentuan Biaya Pesediaan 1. Biaya Penyimpanan (Holding Cost) Dalam menentukan biaya penyimpanan tedapat komponen, yaitu inteest ate dan asuansi seta biaya sewa gudang. Untuk inteest ate dan asuansi ditetapkan peusahaan sebesa 15 % pe tahun. Sedangkan biaya sewa gudang ditetapkan peusahaan sebesa Rp ,00 pe m pe tahun dengan luas gudang 40 m. Peusahaan mengelola spae pat ataata 000 item setiap tahunnya. Sehingga dai uaian tesebut didapatkan pehitungan biaya penyimpanan sebagai beikut : Inteest ate + Asuansi = 15 % x Net value spae pats yang distok selama setahun Biaya sewa gudang = Rp ,00 x 40 m = Rp ,00/tahun = Rp ,00 : 000 = Rp 1.000,00 pe tahun pe item. Biaya Pemesanan (Odeing Cost) Biaya pemesanan dihitung dai komponen biaya telepon, fax dan inspeksi. Biaya telepon dan fax untuk peusahaan setiap bulannya dialokasikan dana sebesa Rp ,00 dan untuk depatemen pats dipekiakan menggunakan sekita 30 %. Penggunaan fasilitas tesebut untuk ode utin kia-kia sebesa 0 % selebihnya 30 % untuk mengelola non-stocked item dan 50 % untuk menangani pelanggan. Sedangkan ata-ata ode pe bulan adalah 10 kali ode. Dai uaian diatas dapat dipeoleh pehitungan biaya pemesanan sebagai beikut : Biaya telepon dan fax = (30%x0%xRp ,00):10 kali ode = Rp ,00 : 10 = Rp pe ode Total biaya pemesanan = Biaya telepon dan fax + biaya inspeksi = Rp , ,00 = Rp pe ode 3. Biaya Pemesanan Kembali (Backodeing Cost) Biaya pemesanan kembali adalah biaya yang dikeluakan peusahaan kaena tejadi kekuangan. Biaya pemesanan kembali ini tedii dai komponen biaya tanspotasi eksta dan

5 komponen biaya pinalti yang oleh peusahaan ditetapkan sebesa 10 % dai amount item yang dilakukan backode. IV. Pemilihan Spae Pat Pemilihan spae pat dilakukan dengan metode ABC untuk membagi item bedasakan kontibusi jumlah dan haga. Dai 199 spae pat yang diteliti, kemudian dapat diklasifikasikan sebagai beikut : 1 jenis kelas A, 4 jenis kelas B dan 154 jenis kelas C. Kemudian dipilih 5 item dai masing-masing kelas dengan mengikutsetakan item dengan pemintaan besa dan kecil. Dafta ke-15 item yang diikutkan dalam penelitian dapat dilihat pada tabel 4.1. Tabel 4.1 Dafta Spae pat yang dilibatkan dalam penelitian No Spae Pat Kelas 1 Radiato A Convete Assy A 3 Gea Assy A 4 King Pin Kit A 5 Plug A 6 Catidge B 7 Uing B 8 Joint B 9 Gea Assy B 10 Beaing Assy B 11 Belt C 1 Clutch Seal Kit C 13 Valve C 14 Metal C 15 Element C IV.3 Penentuan Distibusi Selama Lead Time Pengujian distibusi ini dilakukan dengan uji Kolmogoov Sminov. Uji ini dilakukan dengan bedasakan asumsi : H 0 : Pemintaan selama lead time bedistibusi gamma H 1 : Pemintaan selama lead time tidak bedistibusi gamma Pengambilan keputusan pada uji distibusi ini adalah bedasakan pada nilai p-value yang dapat dilihat pada nilai significance level dai hasil pengujian : Jika significance level > 0,05 maka H 0 diteima Jika significance level < 0,05 maka H 0 ditolak Hasil pengujian untuk ke-15 spae pat dapat dilihat pada table 4.. Tabel 4. Ringkasan hasil uji distibusi dengan Statgaf No Spae Pat Sig. Level 1 Radiato 0,98 Convete Assy 0,36 3 Gea Assy 0,48 4 King Pin Kit 0,89 5 Plug 0,35 6 Catidge 0,13 7 Uing 0,3 8 Joint 0,48 9 Gea Assy 0,08 10 Beaing Assy 0,51 11 Belt 0,57 1 Clutch Seal Kit 0,14 13 Valve 0,63 14 Metal 0,11

6 15 Element 0,46 IV.4 Pehitungan eode point dan ode quantity Pehitungan eode point dan ode quantity dilakukan dengan menggunakan algoithma yang telah dikembangakan oleh Kal Namit dan Jim Chen. Input yang dipelukan guna menjalankan algoitma ini adalah annual demand, paamete distibusi pemintaan selama lead time, biaya penyimpanan, biaya pemesanan dan biaya pemesanan kembali. Ringkasan hasil unning algoithma dapat dilihat pada tabel 4.3. Tabel 4.3 Ringkasan hasil unning algoithma No Spae Pat Q 1 Radiato 14 8 Convete Assy Gea Assy King Pin Kit Plug Catidge Uing Joint Gea Assy Beaing Assy Belt Clutch Seal Kit Valve Metal Element 7 0 IV.5 Pehitungan Total Pesediaan dan Sevice Level Untuk menghitung besanya biaya total pesediaan dan sevice level yang dicapai dai metode usulan dan kebijakan peusahaan, maka dilakukan simulasi tehadap pemintaan spae pat selama 400 peiode. Simulasi dilakukan dengan membangkitkan bilangan andom dengan ange antaa 0 sampai 99,99 selama 400 peiode dan memposentasekan pemintaan spae pat yang tejadi bedasakan data aktual, maka dipeoleh simulasi pemintaan yang tejadi. Dai data aktual pemintaan spae pat dan lead time, tedapat bebagai ukuan pemintaan dan lead time. Masing-masing pemintaan dan lead time dihitung posentase kemunculannya dan kemudian sesuai dengan langkah-langkah simulasi Monte Calo posentase tesebut dikuantitatifkan untuk kemudian dikonvesikan dengan kemunculan bilangan andom yang telah digeneate. Hasil simulasi Monte Calo dapat dilihat pada tabel 4.4. Tabel 4.4 Ringkasan hasil simulasi Monte Calo No Spae Pat Metode Total Biaya Pesediaan (Rp) Sevice Level (%) Penghematan (%) 1 Radiato I ,94 98,07 II ,41 98,55 6,57 Convete I ,70 90 Assy II ,0 9,86 16,35 3 Gea Assy I ,93 91,84 II ,35 93,88 19,71 4 King Pin Kit I ,00 88,34 II ,40 90, 13,48 5 Plug I ,54 93,54 II ,00 94,14 7,4 6 Catidge I , II , ,56 7 Uing I ,1 88,56 3,14

7 II ,53 88,93 8 Joint I ,93 91,67 II ,84 95,37 9 Gea I ,5 100 II , Beaing Assy I ,13 95,39 II.411.7,5 96,31 11 Belt I ,49 90,71 II ,55 90,88 1 Clutch Seal I , 100 Kit II , valve I 89.70,1 94,98 II ,14 99,16 14 Metal I , II , Element I ,79 95,1 II , ,85 7,18 8,53 3,99 6,74,78 13,91 1,1 Keteangan : Metode I Metode II = Kebijakan peusahaan = Kebijakan usulan Dai tabel diatas dapat dilihat bahwa dai hasil simulasi Monte Calo kebijakan usulan telah mampu membeikan penghematan tehadap biaya total pesediaan yang cukup signifikan. Kebijakan usulan mampu membeikan penghematan yang bevaiasi antaa 3 sampai dengan 37 %. Penghematan biaya teendah dicapai oleh spae pat Uing sebanyak 3,14 % dan penghematan tetinggi dicapai oleh spae pat Gea sebesa 7,18 %. Secaa keseluuhan kebijakan usulan mampu membeikan penghematan biaya total pesediaan sebesa 1,1 %. Selain mampu menuunkan biaya total pesediaan, kebijakan usulan juga mampu menaikkan tingkat sevice level. Sevice level teendah, sebesa 88,93 % dicapai oleh spae pat Uing, sedangkan sevice level tetinggi, sebesa 100 % dicapai oleh spae pat Catidge, Gea, Clutch Seal Kit, Metal dan Element. Dengan kebijakan usulan ata-ata sevice level yang bisa dicapai adalah 96,0 % yang beati tejadi kenaikan peningkatan sevice level ata-ata sebesa 1,47 %. V. Kesimpulan dan Saan Dai hasil penelitian yang telah dilakukan, dapat ditaik bebeapa kesimpulan : 1. Bedasakan pehitungan algoithma, level pesediaan yang optimal untuk ke-15 spae pat adalah sebagai beikut : Spae pat Radiato ode quantity 8 eode point 14 Spae pat Convete Assy ode quantity 6 eode point 5 Spae pat Gea Assy ode quantity 3 eode point 7 Spae pat King Pin Kit ode quantity 18 eode point 3 Spae pat Plug ode quantity 0 eode point 6 Spae pat Catidge ode quantity 5 eode point 4 Spae pat Uing ode quantity 6 eode point 18 Spae pat Joint ode quantity 9 eode point 6 Spae pat Gea ode quantity 8 eode point 4 Spae pat Beaing Assy ode quantity 17 eode point 10 Spae pat Belt ode quantity 43 eode point 0 Spae pat Clutch Seal Kit ode quantity 16 eode point 3

8 Spae pat Valve ode quantity 40 eode point 11 Spae pat Metal ode quantity 16 eode point 3 Spae pat Element ode quantity 0 eode point 7. Dengan kebijakan usulan, secaa keseluuhan didapatkan penghematan tehadap biaya total pesediaan sebesa 1,1 %. Selain itu kebijakan usulan juga mampu membeikan peningkatan sevice level ata-ata sebesa 1,47 %. Adapun saan-saan yang dapat dibeikan pada penelitian ini adalah sebagai beikut : 1. Peusahaan dalam pengendalian pesediaannya hendaknya mempehatikan distibusi dai pemintaan selama lead time. Kaena telihat dai hasil penelitian, model pengendalian pesediaan yang mempehatikan lead time mampu membeikan penghematan fianansial yang cukup signifikan.. Bagi peneliti selanjutnya, akan lebih baik kianya melakukan penelitian model pengendalian pesediaan yang mempehatikan bebagai jenis distibusi pemintaan selama lead time, sehingga adapat diaplikasikan secaa luas. Dafta Pustaka Caie, Allan, (199), Simulation of Manufactuing System, John Willey and Sons Devitsiotis, K. N., (1984), Opeation Management, Mc Gaw Hill Hanifah, Dewi, (001), Penentuan Kebijakan Pengadaan Suku Cadang Mesin Poduksi yang Besifat Non Repaiable untuk Peningkatan Sevice Level dan Minimasi Total Biaya, Tugas Akhi, Juusan Teknik Industi, Institut Teknologi Sepuluh Nopembe, Suabaya Namit, K., dan Chen, J., (1998), Solution to The (Q,) Inventoy Model fo Gamma Lead Time demand, Intenational Jounal of Physical Distibution & Logistics Management, Vol. 9 No. pp Stijbosch, L. W. G., Heuts, dan Van De Scoot, E. H. M., (1998), Impoved Spae Pats Inventoy Management : Case Study, Tilbug Univesity, Nethelands Tywoth, J.E. dan Ganeshan, R., (1999), A Note On Solution to The (Q,) Inventoy Model fo Gamma Lead Time Demand, Intenational Jounal of Physical Distibution & Logistics Management, Vol. 30 No. 6 pp Tywoth, J.E., Guo Y., dan Ganeshan, R., (1996), Inventoy Contol Unde Gamma Demand and Random Lead Time, Jounal of Bussiness Logistics, Vol. 17 No. 1 pp